package leetcode.editor.cn;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * 题目Id：LCR 031
 * 题目：LRU 缓存
 * 日期：2024-01-16 14:11:34
 */
//
// 运用所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (Least Recently Used，最近最少使用) 缓存机制 。
//
//
// 实现 LRUCache 类：
//
//
// LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
// int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
// void put(int key, int value) 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字-值」。当缓存容量达到上
//限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。
//
//
//
//
// 示例：
//
//
//输入
//["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
//[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
//输出
//[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
//
//解释
//LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
//lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
//lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
//lRUCache.get(1);    // 返回 1
//lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
//lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
//lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
//lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
//lRUCache.get(3);    // 返回 3
//lRUCache.get(4);    // 返回 4
//
//
//
//
// 提示：
//
//
// 1 <= capacity <= 3000
// 0 <= key <= 10000
// 0 <= value <= 10⁵
// 最多调用 2 * 10⁵ 次 get 和 put
//
//
//
//
// 进阶：是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？
//
//
//
//
// 注意：本题与主站 146 题相同：https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/
//
// Related Topics 设计 哈希表 链表 双向链表 👍 105 👎 0


public class OrIXps {
    public static void main(String[] args) {
        LRUCache solution = new OrIXps().new LRUCache(1);

        System.out.println("Hello world");
    }

    //leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
    class LRUCache {
        /**
         *缓存节点，双指针
         */
        class DLinkedNode {
            int key;
            int value;
            DLinkedNode prev;
            DLinkedNode next;

            public DLinkedNode() {
            }

            public DLinkedNode(int _key, int _value) {
                key = _key;
                value = _value;
            }
        }

        private Map<Integer, DLinkedNode> cache = new HashMap<Integer, DLinkedNode>();
        private int size;//大小
        private int capacity;//容量
        private DLinkedNode head, tail;//头节点和尾节点

        public LRUCache(int capacity) {
            this.size = 0;
            this.capacity = capacity;
            // 使用伪头部和伪尾部节点，相当于两个空节点
            head = new DLinkedNode();
            tail = new DLinkedNode();
            head.next = tail;
            tail.prev = head;
        }

        public int get(int key) {
            DLinkedNode node = cache.get(key);
            if (node == null) {
                return -1;
            }
            // 如果 key 存在，先通过哈希表定位，再移到头部
            moveToHead(node);
            return node.value;
        }

        public void put(int key, int value) {
            DLinkedNode node = cache.get(key);
            if (node == null) {
                // 如果 key 不存在，创建一个新的节点
                DLinkedNode newNode = new DLinkedNode(key, value);
                // 添加进哈希表
                cache.put(key, newNode);
                // 添加至双向链表的头部
                addToHead(newNode);
                ++size;
                if (size > capacity) {
                    // 如果超出容量，删除双向链表的尾部节点
                    DLinkedNode tail = removeTail();
                    // 删除哈希表中对应的项
                    cache.remove(tail.key);
                    --size;
                }
            } else {
                // 如果 key 存在，先通过哈希表定位，再修改 value，并移到头部
                node.value = value;
                moveToHead(node);
            }
        }

        private void addToHead(DLinkedNode node) {
            node.prev = head;//节点prev指向头
            node.next = head.next;//next指向原本的第一个
            head.next.prev = node;
            head.next = node;
        }
        //前一个节点next指向下一个节点，下一个节点的prev指向上一个节点
        private void removeNode(DLinkedNode node) {
            node.prev.next = node.next;
            node.next.prev = node.prev;
        }

        //更新超前移动到头节点
        private void moveToHead(DLinkedNode node) {
            removeNode(node);
            addToHead(node);
        }

        private DLinkedNode removeTail() {
            DLinkedNode res = tail.prev;
            removeNode(res);
            return res;
        }
    }



/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * LRUCache obj = new LRUCache(capacity);
 * int param_1 = obj.get(key);
 * obj.put(key,value);
 */
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)

}
